Model 클래스

제공된 데이터 세트를 이 모델과 연결합니다.

add_dataset_references(datasets)

매개 변수

예외

이 모델의 속성 사전에 키 값 쌍을 추가합니다.

add_properties(properties)

매개 변수

이 모델의 태그 사전에 키 값 쌍을 추가합니다.

add_tags(tags)

매개 변수

예외

연결된 작업 영역에서 이 모델을 삭제합니다.

delete()

예외

0개 이상의 Model 개체에서 웹 서비스를 배포합니다.

결과 웹 서비스는 유추 요청에 사용할 수 있는 실시간 엔드포인트입니다. Model deploy 함수는 클래스의 함수와 deploy 비슷하 Webservice 지만 모델을 등록하지는 않습니다. 이미 등록된 모델 개체가 있는 경우 Model deploy 함수를 사용합니다.

static deploy(workspace, name, models, inference_config=None, deployment_config=None, deployment_target=None, overwrite=False, show_output=False)

매개 변수

반환

예외

JSON 개체를 모델 개체로 변환합니다.

지정된 작업 영역이 모델이 등록된 작업 영역이 아닌 경우 변환이 실패합니다.

static deserialize(workspace, model_payload)

매개 변수

반환

로컬 파일 시스템의 대상 디렉터리에 모델을 다운로드합니다.

download(target_dir='.', exist_ok=False, exists_ok=None)

매개 변수

반환

모델의 경로를 반환합니다.

함수는 다음 위치에서 모델을 검색합니다.

None인 경우 version :

1. 원격에서 캐시로 다운로드(작업 영역이 제공된 경우)
2. 캐시 azureml-models/$MODEL_NAME/$LATEST_VERSION/에서 로드
3. ./$MODEL_NAME

None이 아닌 경우 version :

1. 캐시 azureml-models/$MODEL_NAME/$SPECIFIED_VERSION/에서 로드
2. 원격에서 캐시로 다운로드(작업 영역이 제공된 경우)

static get_model_path(model_name, version=None, _workspace=None)

매개 변수

반환

예외

파일 이름 및 해당 SAS URL을 포함하는 키-값 쌍의 사전을 반환합니다.

get_sas_urls()

반환

선택적 필터를 사용하여 제공된 작업 영역과 연결된 모든 모델 목록을 검색합니다.

static list(workspace, name=None, tags=None, properties=None, run_id=None, latest=False, dataset_id=None, expand=True, page_count=255, model_framework=None)

매개 변수

반환

예외

Docker 이미지 또는 Dockerfile 빌드 컨텍스트의 형태로 모델 패키지를 만듭니다.

static package(workspace, models, inference_config=None, generate_dockerfile=False, image_name=None, image_label=None)

매개 변수

반환

사용자 구성을 인쇄합니다.

static print_configuration(models, inference_config, deployment_config, deployment_target)

매개 변수

모델을 프로파일하여 리소스 요구 사항 권장 사항을 가져옵니다.

데이터 세트의 크기에 따라 최대 25분이 걸릴 수 있는 장기 실행 작업입니다.

static profile(workspace, profile_name, models, inference_config, input_dataset, cpu=None, memory_in_gb=None, description=None)

매개 변수

반환

예외

제공된 작업 영역에 모델을 등록합니다.

static register(workspace, model_path, model_name, tags=None, properties=None, description=None, datasets=None, model_framework=None, model_framework_version=None, child_paths=None, sample_input_dataset=None, sample_output_dataset=None, resource_configuration=None)

매개 변수

반환

설명

등록된 모델은 모델 파일 자체의 콘텐츠 외에도 모델 설명, 태그 및 프레임워크 정보를 비롯한 모델 메타데이터를 저장하며, 이는 작업 영역에서 모델을 관리하고 배포할 때 유용합니다. 예를 들어 태그를 사용하면 모델을 분류하고 작업 영역에 모델을 나열할 때 필터를 적용할 수 있습니다.

다음 샘플에서는 태그 및 설명을 지정하는 모델을 등록하는 방법을 보여 줍니다.

   from azureml.core.model import Model

   model = Model.register(model_path="sklearn_regression_model.pkl",
                          model_name="sklearn_regression_model",
                          tags={'area': "diabetes", 'type': "regression"},
                          description="Ridge regression model to predict diabetes",
                          workspace=ws)

실험 실행의 결과로 생성된 모델이 있는 경우 먼저 로컬 파일에 다운로드하지 않고 실행 개체에서 직접 등록할 수 있습니다. 이렇게 하려면 클래스에 register_model 설명된 대로 메서드를 Run 사용합니다.

이 모델의 태그 사전에서 지정된 키를 제거합니다.

remove_tags(tags)

매개 변수

이 모델을 json 직렬화된 사전으로 변환합니다.

serialize()

반환

모델의 현재 위치 업데이트를 수행합니다.

지정된 매개 변수의 기존 값이 대체됩니다.

update(tags=None, description=None, sample_input_dataset=None, sample_output_dataset=None, resource_configuration=None)

매개 변수

예외

모델의 태그 및 속성 업데이트를 수행합니다.

update_tags_properties(add_tags=None, remove_tags=None, add_properties=None)

매개 변수

예외